Gartner近期发布了关于2025年十大科技趋势的预测报告，其中的每一项技术趋势都代表了强大的科技革新工具，未来用于消除生产、安全和创新等领域的技术障碍与瓶颈。无论对于企业管理者、行业求职者还是市场投资者，该报告都提供了广阔的思考价值。
分析师们将它们分为三个主题：人工智能的必要性与风险，计算的新领域，人机协同。
这篇文章我暂时先只介绍这10种科技趋势，待周末有空时再结合数据和资料对应地罗列出国内正在开发这些技术的上市企业，以便未来观察研究和投资，有兴趣的朋友也可以关注后续。
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人工智能的必要性与风险
趋势1 - 自主AI（人工智能）
自主AI（Agentic AI）是一种新型的人工智能系统，旨在自主行动，能够在没有直接人为干预的情况下做出决策和采取行动。这些系统能够处理大量数据，进行推理，并适应环境中的实时变化。从传统的人工智能到自主AI的演变，标志着系统在处理复杂任务方面的重大进步，例如推理、规划和从经验中学习，就像人类代理一样。
自主AI使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题。它从多个来源摄取大量数据，独立分析挑战，制定策略，并执行任务，例如供应链优化、网络安全漏洞分析以及帮助医生处理耗时的任务。
自主AI的独特之处在于其能够将复杂任务分解为可管理的步骤，这一过程被称为链式处理。例如，在个性化贷款管理的背景下，自主AI系统可以自主管理客户的整个贷款过程。
趋势2 - AI治理平台
AI 治理平台（AI governance platforms）通过整合负责任的 AI 实践来监督和管理 AI 系统。它们帮助 IT 领导者实施和监控 AI 的稳健性、透明性、公平性、问责性和风险合规性，确保与组织价值观和社会期望保持一致。
这些平台还提供企业级的 AI 项目监督，帮助用户评估系统的有效性和偏见，并持续监控全球 AI 法规，以保持 AI 应用的合规性。
趋势3 - 虚假信息安全
虚假信息安全（Disinformation security）是一种新兴安全技术。近年来，随着互联网技术的创新和移动互联网的深度普及，社交网络平台用户数量迅猛增长，虚假信息问题日益严重。人工智能在赋能治理互联网日益泛滥的虚假信息问题方面优势明显。
先进的人工智能模型不仅能够更加精准地识别虚假信息特征，还可以大幅降低检测时间和成本。此外，虚假信息安全技术能够系统地辨别信任度，确保信息完整性、评估真实性、防止冒名顶替和追踪有害信息传播。
虚假信息安全技术应用于企业和商业，国家安全，社会安全，媒体和通信。
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计算的新领域
趋势4 - 后量子密码学
后量子密码学（Post-quantum cryptography，简称 PQC），有时也称为量子安全、量子抗性或量子防护密码学，是开发目前认为能够抵御量子计算机密码分析攻击的密码算法。大多数广泛使用的公钥算法依赖于解决某些数学难题的难度，例如整数分解问题、离散对数问题或椭圆曲线离散对数问题。这些问题在足够强大的量子计算机上可以轻松解决，因此需要开发新的算法来应对这种威胁。
相关应用领域包括：互联网通信，数字证书，数字货币，操作系统。
趋势5 - 环境隐形智能
环境隐形智能（Ambient invisible intelligence）是通过小型、低成本标签和传感器的广泛使用来跟踪各种物体和环境的位置和状态。这种技术进步使得传感技术变得更便宜且不易察觉，能够从最隐蔽的流程中捕捉洞察力。环境隐形智能的演变将从跟踪和感知发展到决策制定，通过低成本的项目跟踪和感知来降低成本和提高效率。
环境隐形智能的市场化应用前景十分广阔，尤其在医院和日常生活空间中具有极大的应用价值。它可以替代大量人力，进行长时间的重复性监控。此外，环境隐形智能还可以通过非接触式传感器和人工智能的结合，深度改善医疗保健服务，提高医护人员的救治效率。
趋势6 - 能源高效计算
能源高效计算（Energy-efficient computing）是一种通过采用更高效的硬件和软件设计来减少计算过程中能源消耗的方法。根据麻省理工学院能源倡议（MIT Energy Initiative）的研究，简单的硬件修改可以将当前标准软件程序的能耗减少一半，而协调的软件和硬件更改可以将计算的能源效率提高一百万倍。这种技术进步不仅可以节省能源，还能使笔记本电脑和移动设备更小、更轻、产生更少的热量，并以前所未有的速度执行复杂的计算。
该技术可以应用在工业、数据中心、智能电网、交通运输等领域。
趋势7 - 混合计算
混合计算（Hybrid computing）是一种计算方法，结合了本地、私有云和第三方公共云服务。其目标是将这些不同环境的优势和好处结合起来，以满足特定的业务需求。混合云环境允许企业利用公共云的最新技术和快速响应新业务需求的能力，同时保持本地数据中心提供的控制力。
该技术的应用领域包括：企业内部，智能制造，大数据处理，5G和物联网。
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人机协同
趋势8 - 空间计算
空间计算（Spatial computing）是一种人机交互技术，用户感知到的交互发生在现实世界中，而不是局限于计算机屏幕后面。它结合了增强现实、混合现实和虚拟现实等技术，通过传感器和计算机视觉技术，理解和交互现实世界中的场景。例如，Apple Vision Pro 是一种基于空间计算的产品，通过头戴设备将虚拟对象嵌入到现实场景中，实现自然的交互。
空间计算的应用场景非常广泛，涵盖了零售业、远程教育、广告、游戏、医疗、军事、演示、培训、旅游等多个领域。在教育和培训领域，空间计算可以创建高度逼真的虚拟教室和实验室，提高学习效果和培训质量。在医疗领域，空间计算技术可以用于手术模拟、康复训练和心理治疗等方面，提升医疗服务的效率和质量。此外，空间计算还在娱乐、旅游、房地产等领域发挥着重要作用，为人们提供更加丰富和多样的体验。
趋势9 - 多功能机器人
多功能机器人（Polyfunctional robots）是指能够执行多种任务的机器，这些任务可能并不是制造商或初始开发者所设想的。在理想的应用中，这些机器人能够感知并切换任务，甚至通过指令而不是编程更改来学习新技能。这些机器人具有更高的智能和新颖的形态，使得它们能够快速、低成本地被采用。
多功能机器人主要应用于工业制造，物流搬运，农业，医疗保健，商业零售等领域。
趋势10 - 神经增强
神经增强（Neurological enhancement）或认知增强是指使用药物或非药物方法来改善健康人群的认知和情感能力。这些方法旨在超越正常功能，提供认知、社交、心理、情绪或运动方面的益处。神经增强可以通过药物、手术和/或技术（如脑机接口或其他神经技术）来干预中枢神经系统，以“改善”其“健康”或“正常”表现的某些方面。
神经增强可以用于医疗保健，教育和学习，工作和生产力，军事和安全，运动和健身等行业。
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